装饰器功能，就是在运行原来功能基础上，加上一些其它功能，比如权限的验证，比如日志的记录等等。不修改原来的代码，进行功能的扩展。有了装饰器，就可以提取大量函数中与本身功能无关的类似代码，从而达到代码重用的目的。 装饰器（decorator）功能如下： 　　1.引入日志 　　2.函数执行时间统计 　　3.执行函数前预备处理 　　4.执行函数后清理功能 　　5.权限校验等场景 　　6.缓存

1. 闭包

1.1 函数引用

示例1：

def test1(): print("--- in test1 func----") #调用函数 test1() #引用函数 ret = test1 print(id(ret)) print(id(test1)) #通过引用调用函数 ret()

运行结果：

--- in test1 func---- 18477128 18477128 --- in test1 func----

1.2 什么是闭包

定义： 在函数内部再定义一个函数，并且这个函数用到了外边函数的变量，那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包。

示例2：

#定义一个函数 def test(number): #在函数内部再定义一个函数，并且这个函数用到了外边函数的变量，那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包 def test_in(number_in): print("in test_in 函数, number_in is %d"%number_in) return number+number_in #其实这里返回的就是闭包的结果 return test_in #给test函数赋值，这个20就是给参数number ret = test(20) #注意这里的100其实给参数number_in print(ret(100)) #注意这里的200其实给参数number_in print(ret(200))

运行结果：

in test_in 函数, number_in is 100 120 in test_in 函数, number_in is 200 220

示例3：

def line_conf(a, b): def line(x): return a*x + b return line line1 = line_conf(1, 1) line2 = line_conf(4, 5) print(line1(5)) print(line2(5))

运行结果：

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说明： 这个例子中，函数line与变量a,b构成闭包。在创建闭包的时候，我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个变量的取值，这样，我们就确定了函数的最终形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我们只需要变换参数a,b，就可以获得不同的直线表达函数。由此，我们可以看到，闭包也具有提高代码可复用性的作用。 如果没有闭包，我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样，我们就需要更多的参数传递，也减少了代码的可移植性。

2. 装饰器的理解

示例1：

def haha(func): print('haha...') func() def hehe(): print('hehe...') haha(hehe)

运行结果：

haha... hehe...

在示例1中: 　haha(hehe)调用了haha(func)方法，把参数hehe传给了func，向下运行打印haha...，再执行func(),因为在之前func变为了hehe，所以执行func()也就是执行hehe().

示例2：

def check_login(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 pass def f1(): check_login() print('f1') def f2(): check_login() print('f2') def f3(): check_login() print('f3') def f4(): check_login() print('f4')

在示例2中： 　check_login()定义了验证的方法，f1,f2,f3,f4分别调用以验证，但是这样是不妥的. 　写代码要遵循‘开放封闭原则’，虽然在这个原则是用于面向对象开发，但是也适用于函数式编程，简单来说，它规定已经实现的功能代码不允许被修改，但可以被扩展，即： 　•封闭：已实现的功能代码块 　•开放：对扩展开发 如果将开放封闭原则应用在上述需求中，那么就不允许在函数 f1 ,f2,f3,f4的内部进行修改代码:

def w1(func): def inner(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 func() return inner @w1 def f1(): print('f1') @w1 def f2(): print('f2') @w1 def f3(): print('f3') @w1 def f4(): print('f4')

对于上述代码，也是仅仅对基础平台的代码进行修改，就可以实现在其他人调用f1,f2,f3,f4 之前都进行【验证】操作，并且其他业务部门无需做任何操作。 ●经过了上面的改动后，一个比较完整的装饰器（w1）就实现了，装饰器没有影响原来的函数，以及函数调用的代码。例子中值得注意的地方是，Python中一切都是对象，函数也是，所以代码中改变了”f1…”对应的函数对象。 单独以f1为例：

def w1(func): def inner(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 func() return inner @w1 def f1(): print('f1')

●在Python中，可以使用”@”语法糖来精简装饰器的代码 ●python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下： 1. def w1(func)：将w1函数加载到内存 2. @w1 ●从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码，因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。 ●代码块@w1的内部操作： 　执行w1函数: 　　执行w1函数,并将@w1下面的f1函数作为w1函数的参数,使用了‘@’语法糖后，我们就不需要额外代码来给’f1’重新赋值了,其实’@w1’的本质就是’f1= w1(f1)’.所以内部会执行：

def inner(): #验证 1 #验证 2 #验证 3 f1() # func是参数，此时 func 等于 f1 return inner # 返回inner,inner代表的是函数,非执行函数 ,其实就是将原来的f1函数塞进另外一个函数中.

　w1的返回值： 　　将执行完的w1函数返回值 赋值 给@w1下面的函数的函数名f1 即将w1的返回值再重新赋值给 f1，即： 　　

def inner(): #新的f1函数 #验证 1 #验证 2 #验证 3 f1() #旧的f1函数 return inner

所以，以后业务部门想要执行 f1 函数时，就会执行 新f1 函数，在新f1 函数内部先执行验证，再执行原来的f1函数，然后将原来f1 函数的返回值返回给了业务调用者。 如此一来， 即执行了验证的功能，又执行了原来f1函数的内容，并将原f1函数返回值 返回给业务调用着

2. 多个装饰器

示例：

#定义函数：完成包裹数据 def makeBold(fn): def wrapped(): return "<b>" + fn() + "</b>" return wrapped #定义函数：完成包裹数据 def makeItalic(fn): def wrapped(): return "<i>" + fn() + "</i>" return wrapped @makeBold def test1(): return "hello world-1" @makeItalic def test2(): return "hello world-2" @makeBold @makeItalic def test3(): return "hello world-3" print(test1())) print(test2())) print(test3()))

运行结果：

<b>hello world-1</b> <i>hello world-2</i> <b><i>hello world-3</i></b>

3. 装饰器示例

示例1：无参数的函数

from time import ctime def timefun(func): def wrappedfunc(): print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime())) func() return wrappedfunc @timefun def foo(): print("I am foo") foo()

注： func.__name__就是调用函数的foo

运行结果：

foo called at Tue Jun 6 21:42:50 2017 I am foo

上面代码理解装饰器执行行为可理解成：

foo = timefun(foo) #foo先作为参数赋值给func后,foo接收指向timefun返回的wrappedfunc foo() #调用foo(),即等价调用wrappedfunc() #内部函数wrappedfunc被引用，所以外部函数的func变量(自由变量)并没有释放 #func里保存的是原foo函数对象

示例2：被装饰的函数有参数

from time import ctime def timefun(func): def wrappedfunc(a, b): print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime())) print(a, b) func(a, b) return wrappedfunc @timefun def foo(a, b): print(a+b) foo(3,5)

运行结果：

foo called at Tue Jun 6 21:54:33 2017 3 5 8

示例3：被装饰的函数有不定长参数

from time import ctime def timefun(func): def wrappedfunc(*args,**kwargs): print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime())) print(args, kwargs) return func(*args,**kwargs) return wrappedfunc @timefun def foo(): print("I am foo") @timefun def foo1(a,b): print(a+b) @timefun def foo2(c,d,e): print(c+d-e) @timefun def foo3(**a_dict): print('........') foo() foo1(3,2) foo2(5,6,4) foo3(id=1,num='5555')

注: *args为元组，没有key值， **kwargs为字典，有key值 运行结果：

foo called at Tue Jun 6 21:57:52 2017 () {} I am foo foo1 called at Tue Jun 6 21:57:52 2017 (3, 2) {} 5 foo2 called at Tue Jun 6 21:57:52 2017 (5, 6, 4) {} 7 foo3 called at Tue Jun 6 21:57:52 2017 () {'id': 1, 'num': '5555'} ........

示例4：装饰器中的return

from time import ctime def timefun(func): def wrappedfunc(): print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime())) func() #此处添加return return wrappedfunc @timefun def foo(): print("I am foo") @timefun def getInfo(): return '----hahah---' foo() print(getInfo())

运行结果：

foo called at Tue Jun 6 22:00:48 2017 I am foo getInfo called at Tue Jun 6 22:00:48 2017 None

加上return之后的运行结果：

foo called at Tue Jun 6 22:02:22 2017 I am foo getInfo called at Tue Jun 6 22:02:22 2017 ----hahah---

总结： • 一般情况下为了让装饰器更通用，可以有return 　

示例5：装饰器带参数,在原有装饰器的基础上，设置外部变量

def decorator(num): def timefun(func): def wrappedfunc(*args,**kwargs): if num==1: print('123123') else: print('456456') return func(*args,**kwargs) return wrappedfunc return timefun @decorator(1) def foo1(): print('hhaha') @decorator(2) def foo2(): print('hhehe') foo1() print('*'*100) foo2()

运行结果：

123123 hhaha **************************************************************************************************** 456456 hhehe

6.类装饰器

示例：

class Test(object): def __init__(self, func): print("---初始化---") print("func name is %s"%func.__name__) self.__func = func def __call__(self): print("---装饰器中的功能---") self.__func() @Test def test(): print("----test---") test()

说明： 　1. 当用Test来装作装饰器test函数进行装饰的时候，首先会创建Test的实例对象。并且会把test这个函数名当做参数传递到__init__方法中，即在__init__方法中的func变量指向了test函数体。 　2. test函数相当于指向了用Test创建出来的实例对象。 　3. 当在使用test()进行调用时，就相当于让这个对象()，因此会调用这个对象的__call__方法。 　4. 为了能够在__call__方法中调用原来test指向的函数体，所以在__init__方法中就需要一个实例属性来保存这个函数体的引用所以才有了self.__func = func这句代码，从而在调用__call__方法中能够调用到test之前的函数体。

7. property属性

7.1 私有属性添加getter和setter方法

　示例：

class Money(object): def __init__(self): self.__money = 0 @property def money(self): print('getMoney...') return self.__money @money.setter def money(self, value): print('setMoney...') if isinstance(value, int): self.__money = value else: print("error:不是整型数字") qian = Money() print(qian.money) qian.money = 100 print(qian.money)

运行结果：

getMoney... 0 setMoney... getMoney... 100

说明： 　●私有的属性，为了对外能访问，提供了对外访问的get,set方法； 　但是对于使用的时候稍微繁琐，使用ret=property(get,set); 当对象获取ret的时候，相当于调用了get方法，获取返回值; 当对象设置ret的时候，相当于调用set,将设置的值传递给set的方法作为实参; 　相当于一个伪装。 　●@property成为属性函数，可以对属性赋值时做必要的检查，并保证代码的清晰短小，主要有2个作用： 　　• 将方法转换为只读 　　• 重新实现一个属性的设置和读取方法,可做边界判定 　●@注解，get,set方法名字保持一致xx，在当时的get方法头部加 @property,在原来的set方法头部加@xx.setter